Алгоритмы обработки изображений и распознавания объектов животного мира на фотоснимках фотовидеорегистраторов методами машинного обучения
УДК 519.6:004.42:004.8:004.93
Аннотация
Статья посвящена разработке алгоритмов и программного обеспечения с применением технологий компьютерного зрения, интеллектуального анализа изображений, машинного обучения и искусственного интеллекта для обработки, анализа и распознавания объектов животного мира на фотоснимках с фотоловушек, позволяющих повысить скорость обработки фотоснимков и достоверность распознавания объектов.
Программное обеспечение позволяет обрабатывать большие массивы данных с изображениями с фотоловушек от исходных фотоснимков до их каталогизации по видам объектов и направлено на повышение качества и скорости обработки фотоснимков, повышение достоверности распознавания объекта. Для этого осуществляется автоматическая классификация массива фотоснимков на не содержащие дефект и содержащие дефект (изображения с поврежденными пикселями, засвеченные и с потерей резкости).
С помощью глубокой сверточной нейронной сети формируются классы, содержащие изображения животных и не содержащие распознаваемых объектов животного мира. Проводится сортировка фотоснимков, содержащих образ человека, образ транспортного средства или изображение природной среды без животного. В процессе обработки фотоснимков и классификации изображений генерируется отчет в виде табличного файла .csv, где имена файлов с изображениями имеют метки, соответствующие изображенным на них объектам.
Скачивания
Литература
Официальный сайт приложения «WildId ». URL: https://www.wildid.app/ (дата обращения: 15.05.2023).
Официальный сайт приложения «Timelapse: An Image Analyser for Camera Traps». URL: https://saul.cpsc.ucal-gary.ca/timelapse/ (дата обращения: 15.04.2023).
Harris G., Thompson R., Childs J.L., sanderson J.G. Automatic storage and Analysis of Camera Trap Data // Bulletin of the Ecological society of America. 2010. Vol. 91. P. 352-360. DOI: 10.1890/0012-9623-91.3.352
Sundaresan S.R., Riginos C., Abelson E.S. Management and Analysis of Camera Trap Data: Alternative Approaches (Response to Harris et al., 2010) // Bulletin of the Ecological society of America. 2011. Vol. 92. P. 188-195. DOI: 10.1890/00129623-92.2.188
Tobler M.W. Camera Base Version 1.7. User Guide. Botanical Research Institute of Texas. 2015. 38 p.
Niedballa J, Sollmann R, Courtiol A., Wilting A. CamtrapR: an R Package for Efficient Camera Trap Data Management // Methods in Ecology and Evolution. 2016. Vol. 7 (12). P. 1457-1462. DOI: 10.1111/2041-210X.12600
Есипов А.В., Головцов Д.Е., Быкова Е.А. Материалы к фауне млекопитающих и птиц западной части Чаткальского хребта по данным фотоловушек // Вестник Тюменского государственного университета. Экология и природопользование. 2015. Т. 1. № 1 (1). С. 141-150.
Сухоруков Е.Г. Опыт обработки данных фотоловушек в Тигирекском заповеднике // Труды Тигирекского заповедника. 2015. Вып. 7. С. 77-79. DOI: 10.53005/20767390_2015_7_77
Эрнандес-Бланко Х.А., Лукаревский В.С., Найден-ко С.В., Сорокин П.А., Литвинов М.Н., Чистополова М.Д., Котляр А.К., Рожнов В.В. Опыт применения цифровых фотоловушек для идентификации амурских тигров, оценки их активности и использования основных маршрутов перемещений животными // Амурский тигр в Северо-Восточной Азии: проблемы сохранения в XXI веке : материалы научно-практической конференции. Владивосток: Дальнаука. 2010. С. 100-103.
Виткалова А.В., Сторожук В.Б., Матюхина Д.С., Салманова Е.И. Мониторинг популяции дальневосточного леопарда при помощи автоматических фотокамер // Современные технологии в деятельности ООПТ: ГИС, ДЗЗ : Сб. науч. статей. Минск: А.Н. Вараксин. 2015. С. 44-45.
References
The Official Website of the Application Wildld. URL: https://www.wildid.app/ (accessed: 15.05.2023).
The Official Website of the Application «Timelapse: An Image Analyser for Camera Traps». URL: https://saul.cpsc.ucal-gary.ca/timelapse/ (accessed: 15.04.2023).
Harris G., Thompson R., Childs J.L., Sanderson J.G. Automatic Storage and Analysis of Camera Trap Data. Bulletin of the Ecological Society of America. 2010. Vol. 91. P. 352-360. DOI: 10.1890/0012-9623-91.3.352
Sundaresan S.R., Riginos C., Abelson E.S. Management and Analysis of Camera Trap Data: Alternative Approaches (Response to Harris et al., 2010). Bulletin of the Ecological Society of America. 2011. Vol. 92. P. 188-195. DOI: 10.1890/00129623-92.2.188
Tobler M.W. Camera Base Version 1.7. User Guide. Botanical Research Institute of Texas. 2015. 38 p.
Niedballa J, Sollmann R, Courtiol A., Wilting A. Camt-rapR: an R Package for Efficient Camera Trap Data Management. Methods in Ecology and Evolution. 2016. Vol. 7(12). P. 1457-1462. DOI: 10.1111/2041-210X.12600
Esipov A.V., Golovtsov D.E., Bykova E.A. Materials on the Fauna of Mammals and Birds of the Western Part of the Chatkal Range According to Camera Traps. Bulletin of Tyumen State University. Ecology and Environmental Management. 2015. Vol. 1. No 1 (1). Р 141-150 (In Russ.).
Sukhorukov E.G. Experience in Processing Camera Traps in the Tigirek Reserve. Proceedings of the Tigirek Reserve. 2015. Vol. 7. Р 77-79. DOI: 10.53005/20767390_2015_7_77 (In Russ.).
Hernandez-Blanco HA, Lukarevsky VS, Naydenko S.V., Sorokin PA., Litvinov M.N., Chistopolova M.D., Kotlyar A.K., Rozhnov V.V. Experience in the Use of Digital Camera Traps to Identify Amur Tigers, Assess Their Activity and Use the Main Routes of Movement by Animals. Amur Tiger in Northeast Asia: Conservation Problems in the 21st Century. Materials of the Scientific and Practical Conference. Vladivostok: Dalnauka. 2010. Р 100-103 (In Russ.).
Vitkalova A.V, Storozhuk V.B., Matyukhina DS, Salmanova E.I. Monitoring of the Population of the Far Eastern Leopard Using Automatic Cameras. Collection of Scientific Articles "Modern Technologies in Activity of Specially Protected Natural Areas: GIS, Remote Earth Sensing». 2015. Minsk: A.N. Varaksin. Р. 44-45 (In Russ.).
Copyright (c) 2024 Алексей Владимирович Ваганов, Константин Сергеевич Печененко, Любовь Анатольевна Хворова
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.
